原题链接:786. 第 K 个最小的素数分数
本题可以暴力求解:
class Solution {
public:
vector<int> kthSmallestPrimeFraction(vector<int>& arr, int k) {
int n = arr.size();
vector<pair<int, int>> frac;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i + 1; j < n; j++) {
frac.emplace_back(arr[i], arr[j]);
}
}
sort(frac.begin(), frac.end(), [](const auto& x, const auto& y) {
return x.first * y.second < x.second * y.first;
});
return {frac[k - 1].first, frac[k - 1].second};
}
};
因为用到了排序,所以时间复杂度是 O ( n 2 log n 2 ) = O ( n 2 log n ) O(n^2\log n^2)=O(n^2\log n) O(n2logn2)=O(n2logn)。
这里有一个小细节,我们在判断 a b < c d \frac{a}{b}<\frac{c}{d} ba<dc 的时候可以将其转化成 a ∗ d < b ∗ c a*da∗d<b∗c,这样不会引入浮点数的误差。
本题还有更优雅的解法,复杂度为 O ( k log n ) O(k\log n) O(klogn)。
当分母选定为 a r r [ j ] arr[j] arr[j] 时,分子只能从 a r r [ 0 ] , a r r [ 1 ] , ⋯ , a r r [ j − 1 ] arr[0],arr[1],\cdots,arr[j-1] arr[0],arr[1],⋯,arr[j−1] 中选,因此我们可以将 a r r [ j ] arr[j] arr[j] 看成一个长度为 j − 1 j-1 j−1 的列表:
a r r [ 0 ] a r r [ j ] , a r r [ 1 ] a r r [ j ] , ⋯ , a r r [ j − 1 ] a r r [ j ] \frac{arr[0]}{arr[j]},\frac{arr[1]}{arr[j]},\cdots,\frac{arr[j-1]}{arr[j]} arr[j]arr[0],arr[j]arr[1],⋯,arr[j]arr[j−1]
且这个列表是单调递增的。
于是整个 a r r arr arr 数组可以看成 n − 1 n-1 n−1 个单调递增的列表:
0 : ∅ 1 : a r r [ 0 ] a r r [ 1 ] 2 : a r r [ 0 ] a r r [ 2 ] , a r r [ 1 ] a r r [ 2 ] ⋮ n − 1 : a r r [ 0 ] a r r [ n − 1 ] , a r r [ 1 ] a r r [ n − 1 ] , ⋯ , a r r [ n − 2 ] a r r [ n − 1 ] \begin{aligned} 0:\quad&\varnothing \\ 1:\quad&\frac{arr[0]}{arr[1]} \\ 2:\quad&\frac{arr[0]}{arr[2]},\frac{arr[1]}{arr[2]} \\ \vdots \\ n-1:\quad&\frac{arr[0]}{arr[n-1]},\frac{arr[1]}{arr[n-1]},\cdots,\frac{arr[n-2]}{arr[n-1]} \\ \end{aligned} 0:1:2:⋮n−1:∅arr[1]arr[0]arr[2]arr[0],arr[2]arr[1]arr[n−1]arr[0],arr[n−1]arr[1],⋯,arr[n−1]arr[n−2]
于是我们可以像「合并K个有序链表」那样找到第 k k k 小的素数分数。
注意,如果我们一开始就把 n − 1 n-1 n−1 个“链表”全部构造出来,花费的时间就已经是 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2) 了。这里有一个巧妙的做法,我们一开始只把 n − 1 n-1 n−1 个“链表”的表头加入到优先队列中,后续看哪一个链表的表头被弹出,就向优先队列中加入该链表的下一个“节点”。
弹出 k − 1 k-1 k−1 次后,优先队列的队头就是最终的答案。
class Solution {
public:
vector<int> kthSmallestPrimeFraction(vector<int>& arr, int k) {
int n = arr.size();
auto cmp = [&](const auto& x, const auto& y) {
return arr[x.first] * arr[y.second] > arr[x.second] * arr[y.first];
};
priority_queue<pair<int, int>, vector<pair<int, int>>, decltype(cmp)> pq(cmp);
for (int i = 1; i < n; i++) pq.emplace(0, i);
for (int t = 0; t < k - 1; t++) {
auto [i, j] = pq.top();
pq.pop();
if (i + 1 < j) pq.emplace(i + 1, j);
}
return {arr[pq.top().first], arr[pq.top().second]};
}
};